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　　【中國安防展覽網 焦點新聞】上世紀90年代，視頻分析技術的雛形產品已經在行業中出現，其伴隨監控技術的發展，經過十多年，技術已經逐漸成熟，也完成了從概念到產品的轉變。視頻分析技術涉及眾多學科，包括如計算機視覺、人工智能、仿生學等，現在已經成為視頻監控的重要部分，并隨著技術、影響力的提升和市場對智能視頻的迫切需求，相信定會被越來越廣泛地應用。
　　
　　視頻智能分析技術，通過將攝像機場景中背景和目標分離，進而分析并判斷場景的各種狀況。用戶可以根據現實的實際場景，建立相應不同場景模型，生成在場景中出現不同狀況后聯動相應報警事件的規則，通過這種規則來判斷和分析視頻，自動發出報警，輸出聯動信號，提示用戶進行相應的操作或根據報警的場景來采取相關的措施。
　　
　　五問視頻分析
　　
　　1.視頻分析在監控智能化中的地位
　　
　　視頻分析是監控智能化的發展趨勢，是未來監控智能化中不可缺少的一部分。視頻分析的重要影響我認為在兩個方面，是將安防監控人員從繁雜枯燥的監控任務中解放，讓機器完成這部分工作；第二是在海量的視頻數據中快速檢索出想要的信息”。馬磊在采訪提到的兩點可以看出智能監控在來安防行業中的重要作用。
　　
　　2.在當前的視頻分析中，哪個方面是具發展價值的？
　　
　　在當前的診斷類、識別類、行為類視頻分析中都具體有發展價值。它們都是智能視頻分析中不可或缺的部分。面部識別技術，特別是在身份識別應用方面，面臨的一個重大挑戰是待識別的目標面部和用來對比的樣板面部之間的差異。
　　
　　以有效期長達10年之久的護照為例。隨著時間的推移會發生當事人改變發型、不再配戴眼鏡等各種各樣的變化。當面部識別技術部署在身份識別管理應用時，面部識別系統必須能夠處理由于對象的老化所產生的變化。
　　
　　監控系統中的目標圖像往往還存在其他形式的問題：分辨率低；與原始圖像的角度和光照條件的差異；以及面部表情等。NeoFace技術必須能夠處理這些問題。
　　
　　NeoFace系統使用多種技術來實現其高匹配度。通過參考收集到的從兒童到老年人的大量匿名圖像，利用特殊的匹配技術來實現在軟件中的老化過程的建模。Imaoka博士還解釋到，利用大頭照制作一個虛擬3D模型，借助不同的角度、光照等因素生成不同的圖像。這些圖像都被存儲在數據庫中，當目標圖像出現在NeoFace系統中時，便要求數據庫搜尋一個圖像加以匹配。“NeoFace甚至能識別出我30歲時的照片，”Imaoka開玩笑說道。
　　
　　NEC的超分辨率圖像增強技術甚至能識別出低分辨率傳感器捕捉到的模糊的面部圖像。該系統能夠使目標圖像與退化的模板匹配，產生能夠容易被人識別的面部圖像，甚至在雙眼之間的圖像分辨率低至24像素的情況下也可以實現。
　　
　　3.圖像處理成果
　　
　　波士頓馬拉松案提高了人們對人臉識別技術的認識。根據眾多報道，盡管攝像頭中捕捉到了**的影像，但這些系統卻無法確認**。然而在密歇根州立大學進行的一項人臉識別系統試驗中，先進的NeoFace人臉識別技術使用與警方同樣的事件現場照片，幾乎瞬間完成了**的“同一性”匹配比對。
　　
　　智能分析要想得到普及就要做到“快”和“準”，“快”就是要在時間識別出異常情況，并對此做出反應。而“準”就是要在識別中減少誤判，不然不僅不會為工作人員減負，反而會增加負擔，也會擾亂公共秩序。
　　
　　4.視頻分析技術對安防行業的影響
　　
　　在視頻分析技術的應用中，不止停留在原來能“看”監控的程度；還能“懂”監控場景中目標物體的行為；能夠“想”目標物體是什么，行為意味著什么；更可以把想的結果“說”出來。具變革意義在于從以前的“被動監控”向“事前控制、主動預警、事中追蹤、事后分析”轉變.。
　　
　　阻礙該技術發展的關鍵問題還是辨別率和識別速度之間的矛盾，因為在目前芯片處理能力的前提下，為盡快得出結果對圖像處理分析過程就會簡化，準確率就會受到影響；反之，識別速度就會受到影響。而且在不同的應用場景中，對兩者的要求也不一樣，所以對視頻分析軟件提出了很大的挑戰。
　　
　　5.智能分析技術應用中的實際問題
　　
　　目前智能分析技術在實際應用中還存在以下問題：
　　
　　1、分析準確率受環境影響大
　　
　　系統針對復雜異常行為建模困難，目標與背景接近會導致目標特征信息提取困難;運動目標被遮擋會造成目標信息缺失;目標移動速度過快或算法過于復雜導致跟蹤的有效性較低，上述因素易造成誤報、漏報、跟蹤困難等結果。
　　
　　2、海量數據分析速度較慢
　　
　　針對后端平臺的智能分析而言，前端采集設備回傳大量的視頻、圖片等信息，都需要在平臺服務器上疊加算法進行分析，由于服務器本身處理性能的限制，無法并行處理大量數據，因此，雖然智能分析服務器的應用為公安、交警等需要大量檢索視頻的情況節省了人力與時間，但整體的效率仍有提高的空間。
　　
　　未來視頻分析技術的發展趨勢如何？
　　
　　運動目標檢測及跟蹤處於智能視頻監控系統的底層，為后續的目標行為分析與理解提供可靠的數據來源。目前的目標檢測及跟蹤技術對光照變化較大、目標遮擋、動態背景干擾等場景進行處理時效果并不理想。因此需對目標檢測及跟蹤技術繼續深入研究，提高算法的準確性，使之能夠適應更為復雜和多變的現場環境。
　　
　　此外，目前市面上已有的智能視頻分析功能大多集中在對單路攝像頭採集的單源視頻進行獨立分析，缺乏多路多源監控視頻的協同分析，因此應對跨攝像機目標跟蹤技術進行研究，從而獲取目標在大場景內的行蹤軌跡，以進行更準確的行為分析。
　　
　　遮擋是目標跟蹤中必須解決的難點問題，運動目標被部分或完全遮擋，又或是多個目標相互遮擋時，目標部分不可見會造成目標信息缺失，影響跟蹤的穩定性。為了減少遮擋帶來的歧義性問題，必須正確處理遮擋時特征與目標間的對應關系。大多數系統一般是通過統計方法預測目標的位置、尺度等，都不能狠好地處理較嚴重的遮擋問題。